如何使用pandas删除DataFrame无名/空列中包含'id'的行

解决方案 #

首先根据你的DataFrame实际结构，对应两种可行写法：

场景1：最左侧无列名的内容是独立的列（列名为空字符串） #

你之前的写法失效是因为str.contains默认遇到空值（NaN）会返回NaN，导致布尔索引失效，补全na参数即可：

# ~ 是取反操作，效果等价于 == False，写法更简洁
df = df[~df[''].str.contains('id', na=False)]

如果担心id前后有空白字符，可以加一层去空格处理：

df = df[~df[''].str.strip().str.contains('id', na=False)]

场景2：最左侧无列名的内容是DataFrame的行索引（index） #

从你给出的样例数据结构来看，这种情况概率更高，你读入数据时大概率把第一列设为了行索引，此时不存在列名为空的列，直接删除索引值为id的行即可：

df = df.drop('id')

原有写法问题说明 #

• df[df[""].str.contains("id")==False]：未处理空值场景，id行对应的其他列是空值，大概率空名列本身也存在NaN值，会导致str.contains返回非布尔值，过滤失效
• df.drop(1)：硬编码删除索引值为1的行，仅当你的DataFrame是默认整数索引且id行对应索引值为1时才生效，兼容性极差

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lynn